关于误用.9残余类目的统计分析
郭亚丽 井志远
【摘 要】 目的:分析出院主要诊断为.9编码的使用情况,找出误用残余类目的原因,减少误用频率,提高疾病编码的准确性。方法:调取某院2018年4、5月份27461份出院病案,对主要诊断中含有.9的残余类目进行统计分析。结果:27461份出院病案中误用的残余类目有5453份,占19.86%。结论:误用的.9残余类目所占比例不容忽视,需编码人员养成编码时阅读病历的工作习惯;建立与临床医师沟通的机制,以减少残余类目的使用,提高疾病编码的准确性。
【关键词】 残余类目;分析;避免;准确性
【中图分类号】R197.323
【文献标志码】A
【文章编号】1005-0019(2020)19-234-02
残余类目(又称剩余类目)是指含有亚目标题“其他”和“未特指”字样的亚目,是用来分类那些不能归类到该类目其他特指亚目的疾病[1],因此,亚目为.9的残余类目是不能准确表达疾病的特异性和真实性的,理论上大多疾病诊断都能分类于特指的分类编码,如果.9的分类编码出现频率过多,就会导致在检索中不能准确的调出所需要的疾病名称[2],影响对信息的分析研究,分析残余类目出现的病种及构成,找出原因和解决办法,能够提高疾病编码的准确性。
1 资料和方法
参照《疾病和有关健康问题的国际统计分类》,以编码中含有.9为条件在病案管理系统中检索,调取某院2019年4、5月份出院病案共27461份,导入Excel中对主要疾病诊断编码进行筛选,按照.9编码出现的频率进行统计分析。
2 结果
以.9为条件检索出残余类目共5453条,占4、5月出院病案中主要诊断的19.86%,对这部分病案进行阅读分析,得出排名前十位的.9残余类目构成比,详见表1。
3 讨论
由表1可以看出误用残余类目中出现频率最高的是I63.9脑梗死,脑梗死包括大脑动脉和入脑前动脉的闭塞和狭窄造成的脑梗死,由于临床医师不规范书写诊断,而编码员过于依赖医师书写,临床医学知识有欠缺,未细读病历,与临床沟通不够[4],不能准确的对疾病诊断进行编码,直接按医师书写诊断编入.9残余类目中,致使I63.9脑梗死的编码构成比明显居高。排名第二的是C00-C97(.9)恶性肿瘤,随着外界环境和社会节奏的变化,恶性肿瘤成为危害人群健康的重要因素[5],恶性肿瘤的各项统计指标一直是医务工作者和社会热切关注的焦点,准确的ICD编码是疾病和死因统计的前提[6]。表1中误用的残余类目中恶性肿瘤编码753例,占14.52%。如C15食管恶性肿瘤,在ICD-10分类法中,标注有两种可供选择的亚分类,一类是C15.0-C15.2按部位描述,分颈部、胸部、腹部恶性肿瘤;另一类是 C15.3-C15.5按三分之一分类,分为食管的上三分之一、中三分之一、下三分之一的恶性肿瘤。编码人员由对食管分段不了解,或未查阅病历中的胃镜检查、手术记录,而归类于C15.9未特指食管恶性肿瘤。另外医师对疾病名称书写笼统不规范,要更加细心留意[7],如部分外科医师在书写病历时,将“胸上中段食管癌”写成“中上段食管癌”,这也不利于编码人员对病变部位理解,从而导致编码错误[8]。又如O42胎膜早破,是指在临产前胎膜自然破裂。ICD中以胎膜早破的时间为轴心分类为O42.0胎膜早破,在24小时之内产程开始;O42.1胎膜早破,在24小时之后产程开始;O42.2胎膜早破,由于治疗而使产程延迟;O42.9未特指的胎膜早破。编码人员需阅读病历,通过分娩记录中胎膜破裂的时间及规律的宫缩的开始时间,推算出胎膜早破的时间是在24小时内还是在24小时后,对24小时后产程开始的还需确定是否由于治疗而使产程迟延,进一步确定分类于O42.1或O42.2。由此可见,大多数的残余类目经过编码员的努力是可以避免使用的,只要编码员熟练掌握编码规则、认真阅读病历、一定会减少残余类目被误用出现的比例,这是编码员努力的方向[9]。
4 措施
4.1 提高编码人员的专业技术水平 疾病分类是卫生领域中一个综合性学科,编码工作对临床医学知识要求较高[10],因此编码人员不仅要掌握疾病分类知识,灵活运用编码规则,熟练使用ICD-10工具书,还应加强对临床知识的学习[11]。编码过程中遇到.9残余类目时,编码人员需仔细阅读病历,按疾病分类规则正确编码,如果仅凭医师书写诊断机械对待,则会产生大量残余类目,影响疾病统计数据的准确性。
4.2 加强与临床医师沟通 临床医师书写疾病诊断多年来已形成自己的习惯,而疾病编码是一个倾向于病因的多轴心分类,是建立在临床医学,疾病诊断学基础上,赋予一定的分类规则,临床医师不了解疾病编码的要求,疾病诊断及手术操作名称书写不规范,而编码人员对临床专业知识也有一定的欠缺,这就要求编码员编码时要善于和医师做好沟通,相互交流学习逐步提高。
總之,随着医疗改革的深化,医疗卫生管理对医疗信息的要求越来越高,编码人员应从过去的机械性编码的思想中走出,学习相关专业知识,多利用工具书,减少残余类目的使用,以确保医疗数据信息的准确性和完整性。
参考文献
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